注意

最新推荐文章于 2025-05-20 12:57:45 发布
最新推荐文章于 2025-05-20 12:57:45 发布 · 82 阅读 · 0

博客指出修改framework时，若添加public函数，必须添加 @hide，否则会导致编译报错，强调了添加函数时的关键注意点。
修改framework， 添加public 函数 须添加 @hide 否则编译报错。
iteye_19606
关注
注意力机制（SE、Coordinate Attention、CBAM、ECA，SimAM）、即插即用的模块整理
weixin_44645198的博客
12-23 4万+
总结曾经使用过的一些即插即用的模块以及一些注意力机制 注意力模块：SE 代码源自这位大佬的仓库：https://github.com/moskomule/senet.pytorch class SELayer(nn.Module): def __init__(self, channel, reduction=16): super(SELayer, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
精选资源
将convnext加入CBAM注意力.zip
02-06
在深度学习领域，尤其是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）的发展中，引入注意力机制已经成为一种增强模型性能的有效方法。标题“将convnext加入CBAM注意力.zip”表明我们要探讨的是如何将一个名为...
注意力机制
人无远虑，必有近忧
01-15 1万+
自下而上的无意识的注意力，称为基于显著性的注意力（ SaliencyBased Attention）．基于显著性的注意力是由外界刺激驱动的注意，不需要主动干预，也和任务无关．如果一个对象的刺激信息不同于其周围信息，一种无意识的“赢者通吃”（ Winner-Take-All）或者门控（ Gating）机制就可以把注意力转向这个对象．不管这些注意力是有意还是无意，大部分的人脑活动都需要依赖注意力，比如记忆信息、阅读或思考等．。那么在预测某个词yt时，任何输入单词对于它的重要性都是一样的，也就是注意力分散了。
三种Transformer模型中的注意力机制介绍及Pytorch实现：从自注意力到因果自注意力
deephub
10-13 6821
自注意力机制自2017年在开创性论文《Attention Is All You Need》中被提出以来，已成为最先进深度学习模型的核心，尤其是在自然语言处理（NLP）领域。考虑到其广泛应用，深入理解自注意力的运作机制变得尤为重要。图1：原始Transformer架构在深度学习中，"注意力"概念的引入最初是为了改进递归神经网络（RNNs）处理长序列或句子的能力。例如，在机器翻译任务中，逐字翻译通常无法捕捉语言的复杂语法和表达方式，导致翻译质量低下。
自注意力（Self-Attention）和交叉注意力（Cross-Attention）
weixin_44012667的博客
05-20 1547
• 在跨模态任务（如图文生成）中，可让Key/Value来自图像特征，Query来自文本。通过合理结合这两种注意力机制，模型能够同时理解序列内部结构并实现跨序列的信息对齐。• 通过掩码（Masking）控制解码器只能访问已生成的位置。建立两个不同序列之间的关联关系，实现跨模态或跨序列信息融合。分析同一序列内部元素之间的依赖关系，捕捉长距离上下文信息。• Transformer解码器中的编码器-解码器注意力层。• Transformer编码器和解码器的自注意力层。• 交叉注意力会让模型关注英文原句中的。
深入解析DeepSeek推理模型：混合专家架构与稀疏注意力机制的融合
Xs_20240309的博客
02-15 2140
DeepSeek推理模型凭借其独特的混合专家（MoE）架构和优化的Transformer架构，结合稀疏注意力机制，实现了资源高效分配与推理成本的降低。在训练过程中，DeepSeek采用蒸馏技术，不仅提升了数据质量，还将大型模型的推理能力成功转移到小型模型上，显著提高了训练效率和模型性能。这种创新设计使DeepSeek在众多模型中脱颖而出，成为备受关注的前沿技术。在当今快速发展的深度学习领域，模型的复杂性和计算资源的需求不断增加。DeepSeek推理模型通过引入混合专家（MoE）架构，巧妙地解决了这一难题。
【有啥问啥】什么是Deformable Attention（可变形注意力机制）？
Chauvin的博客
08-09 7542
稀疏注意力机制的主要思想是通过减少需要计算注意力的键点数量来降低计算复杂度。与全局注意力机制不同，稀疏注意力机制只关注输入特征中的一部分关键位置，而不是全部位置。这种选择性注意力可以显著降低计算量，并且在实际应用中能够提高计算效率。固定稀疏注意力：在这种方法中，模型预先定义一个固定的稀疏模式。例如，可以选择在每个特征点上只计算其与周围特征点的注意力，而忽略远离的特征点。这种方法简单但不够灵活，因为稀疏模式在整个训练过程中是固定的。动态稀疏注意力。
【有啥问啥】通道与空间的双重增强的CBAM注意力机制是什么？
Chauvin的博客
08-10 5889
通道注意力模块（Channel Attention Module）和空间注意力模块（Spatial Attention Module）。这两个模块分别在通道维度和空间维度上对特征进行增强。通道注意力模块：主要关注特征图中哪些通道（即特征的类别）对最终结果更重要，从而对这些通道赋予更高的权重。空间注意力模块：主要关注特征图中哪些空间位置包含更为关键的信息，从而对这些位置赋予更高的权重。通过这两个模块的逐步处理，CBAM能够细化特征的表达，提高模型的预测能力。
MYSQL的查询注意事项
2402_85780664的博客
06-17 1298
在使用 MySQL 进行查询时，有一些重要的注意事项可以帮助你提高查询性能、保证数据安全和完整性，以及避免常见的错误。
2025 Attention 再爆猛料！姚期智团队开源新型注意力机制，降本90% 直冲顶会！
03-06 2222
踏入2025年，不少科研人心中都有一个疑惑：仅靠改动注意力机制还能发表高质量论文吗？别急，姚期智大佬团队携新型注意力机制TPA强势登场，给出了响亮答案！TPA在节省高达90%内存占用的同时，性能丝毫不受影响，有望重塑现代注意力设计的格局。如今，单纯调整层数已难以在注意力机制领域掀起水花，想要突破，必须另谋出路。多头注意力机制、注意力机制融合、层次注意力机制等创新方向，正等待着科研人去探索。正如姚院士团队，巧妙改进多头注意力机制，并融入自适应注意力权重，取得令人瞩目的成果。
深入理解深度学习——注意力机制（Attention Mechanism）：基础知识
热门推荐
冯·诺依曼
06-06 1万+
自主性的与非自主性的注意力提示解释了人类的注意力的方式， 下面来看看如何通过这两种注意力提示， 用神经网络来设计注意力机制的框架，首先，考虑一个相对简单的状况， 即只使用非自主性提示。如下图所示，可以通过设计注意力汇聚的方式， 便于给定的查询（自主性提示）与键（非自主性提示）进行匹配， 这将引导得出最匹配的值（感官输入）。注意力机制要从当今十分普及的双组件（Two-component）的框架开始讲起： 这个框架的出现可以追溯到19世纪90年代的威廉·詹姆斯， 他被认为是“美国心理学之父”。
精选资源
yolov8添加注意力机制-学习记录
01-25
本文档记录了Yolov8添加注意力机制的学习记录，包括添加无参数注意力机制SimAM、添加一个通道数注意力机制EMA和添加二个通道数注意力机制GAM。 一、Yolov8添加无参数注意力机制SimAM Yolov8添加无参数注意力机制...
精选资源
一文读懂——全局注意力机制（global attention）详解与代码实现
08-17
Gobal Attention的目的：是为了在生成上下文向量（也可以认为是句向量）时将所有的hidden state都考虑进去。Attention机制认为每个单词在一句话中的重要程度是不一样的，通过学习得到一句话中每个单词的权重。...
精选资源
基于卷积长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)时间序列预测（Matlab完整源码和数据）
05-23
基于卷积长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)时间序列预测（Matlab完整源码和数据） 基于卷积长短期记忆网络结合SE注意力机制的时间序列预测 单输出单输出，时间序列预测。 运行环境Matlab2021及以上...
【有功-无功协调优化】基于改进多目标粒子群优化算法（小生境粒子群算法）的配电网有功-无功协调优化研究（Matlab代码实现）
12-01
【有功-无功协调优化】基于改进多目标粒子群优化算法（小生境粒子群算法）的配电网有功-无功协调优化研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕配电网的有功-无功协调优化问题展开研究，提出了一种基于改进多目标粒子群优化算法（小生境粒子群算法）的解决方案，并通过Matlab代码实现仿真验证。研究旨在通过优化算法有效降低网络损耗、提升电压稳定性并提高配电系统运行效率，尤其适用于含有分布式能源接入的现代配电网。文中详细阐述了算法改进策略、目标函数构建、约束条件处理及仿真结果分析，展示了该方法相较于传统算法在收敛性和多样性方面的优势。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网优化工作的工程师。; 使用场景及目标：①应用于含高比例可再生能源接入的配电网优化运行；②用于教学与科研中多目标优化算法的对比研究与改进；③为电力系统调度、无功补偿配置等实际工程问题提供算法支持与仿真验证手段。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注小生境机制在维持种群多样性中的作用，并可通过修改目标函数或引入更多约束条件进行扩展研究，以提升解决复杂工程问题的能力。
STM32心率（血氧）、步数、时间、温度、OLED显示、物联网开发资源
12-01
提供了一份基于STM32的嵌入式开发资源，主要包括MAX30102芯片心率血氧传感器模块的相关源码。此模块不仅方便实用，支持心率血氧检测、步数统计、时间显示、温度监测以及OLED显示，还可以进一步搭建云平台，实现物联网应用。 文件内容 STM32——心率（血氧）、步数、时间、温度、OLED显示、物联网.rar：包含MAX30102芯片心率血氧传感器模块的源码，适用于STM32平台。 使用说明 解压下载的资源文件，得到STM32开发所需的源码文件夹。 根据您的开发环境配置工程，导入源码进行编译和调试。 按照开发指南和API文档进行开发，实现心率血氧检测、步数统计等功能。 结合OLED显示模块，实现实时数据的可视化展示。 如需搭建云平台，请参考相关教程，实现物联网应用。
多胞毫米波MIMO系统中基于束组的用户调度.zip
12-01
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
Code_20251202.c
最新发布
12-02
Code_20251202.c
解决软件项目调度问题的遗传算法.zip
12-01
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
深度学习中的注意力机制与Tensorflow应用解析
"本次分享将围绕注意力机制在深度学习中的应用进行讲解，特别是与Tensorflow框架相结合的部分。注意力机制作为一种有效的信息筛选手段，已经在图像处理、语音识别和自然语言处理等多个领域得到了广泛应用。理解这一...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值